基于CNN-LightGBM模型的高速公路交通量預(yù)測
所屬分類：技術(shù)論文
上傳者：zhoubin333
文檔大小：1759 K
標(biāo)簽： 交通流預(yù)測 CNN-LightGBM 時空關(guān)聯(lián)性
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文檔介紹：有效的交通流量預(yù)測對人們出行和交管部門監(jiān)管都有著重要的意義。傳統(tǒng)的交通量預(yù)測模型主要基于交通流的時間特性，未結(jié)合交通流的時間和空間特性進行深入挖掘，因此預(yù)測效果有時不佳。提出了一種基于CNN與LightGBM結(jié)合的交通流預(yù)測模型，首先利用CNN模型挖掘出高速公路相鄰路段監(jiān)測點和出入口的時間和空間關(guān)聯(lián)性，實現(xiàn)對交通流數(shù)據(jù)的時空特征提取，然后將CNN提取到的特征向量輸入到LightGBM模型中進行預(yù)測。為了驗證模型的有效性，實驗中使用了多種預(yù)測模型進行對比，實驗結(jié)果表明，所提出的考慮到時空特性的CNNLightGBM組合的模型可以明顯降低預(yù)測誤差，是一種有效快速的交通流預(yù)測模型。
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